第5章几何变换

5.4 透视

1）定义

仿射变换可以将矩形映射为任意平行四边形，透视变换则可以将任意四边形映射为矩形。

2）函数

透视变换通过函数cv2.warpPerspective()实现，该函数的语法是：

dst = cv2.warpPerspective( src, M, dsize[, flags[, borderMode[, borderValue]]] )

式中：

dst代表透视处理后的输出图像，该图像和原始图像具有相同的类型。dsize决定输出图像的实际大小。
src代表要透视的图像。
M代表一个3×3的变换矩阵。
dsize代表输出图像的尺寸大小。
flags代表插值方法，默认为INTER_LINEAR。当该值为WARP_INVERSE_MAP时，意味着M是逆变换类型，能实现从目标图像dst到原始图像src的逆变换。具体可选值参见表5-1。
borderMode代表边类型，默认为BORDER_CONSTANT。当该值为BORDER_TRANSPARENT时，意味着目标图像内的值不做改变，这些值对应原始图像内的异常值。
borderValue代表边界值，默认是0。

3）转换矩阵

与仿射变换一样，同样可以使用一个函数来生成函数cv2.warpPerspective()所使用的转换矩阵。该函数是cv2.getPerspectiveTransform()，其语法格式为：

retval=cv2.getPerspectiveTransform(src,dst)

式中：

src代表输入图像的四个顶点的坐标。
dst代表输出图像的四个顶点的坐标。

需要注意的是，src参数和dst参数是包含四个点的数组，与仿射变换函数cv2.getAffineTransform()中的三个点是不同的。实际使用中，我们可以根据需要控制src中的四个点映射到dst中的四个点。

4）程序

【例5.8】设计程序，完成图像透视。

import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread('demo.bmp')
rows,cols=img.shape[:2]
print(rows,cols)
pts1 = np.float32([[150,50],[400,50],[60,450],[310,450]])
pts2 = np.float32([[50,50],[rows-50,50],[50,cols-50],[rows-50,cols-50]])
M=cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
dst=cv2.warpPerspective(img,M,(cols,rows))
cv2.imshow("img",img)
cv2.imshow("dst",dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

指定原始图像中平行四边形的四个顶点pts1，指定目标图像中矩形的四个顶点pts2，使用M=cv2.getPerspectiveTransform(pts1, pts2)生成转换矩阵M。接下来，使用语句dst=cv2.warpPerspective(img, M, (cols, rows))完成从平行四边形到矩形的转换。